logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

多目标进化算法-约束问题的处理方法

多目标进化算法系列1. 多目标进化算法(MOEA)概述2. 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿3. 多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较4. 多目标进化算法-约束问题的处理方法现实世界中的多目标优化问题往往包含不等式约束和等式约束,对于这类带约束条件的多目标优化问题,需要使用有别于无约束优化问题的处理方法。下面首先给出带约束条件的多目标优化问题...

多目标优化-测试问题及其Pareto前沿

多目标进化算法系列1. 多目标进化算法(MOEA)概述2. 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿3. 多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较4. 多目标进化算法-约束问题的处理方法在很多工程问题中都会涉及需要对多个目标同时进行优化的问题,且这些目标间是相互互斥的,也即一个目标的增大往往至少存在一个其他的目标减小,以下举一个简单的例子说明:min...

多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较

多目标进化算法系列1. 多目标进化算法(MOEA)概述2. 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿3. 多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较4. 多目标进化算法-约束问题的处理方法NSGA-II由Kalyanmoy Deb等人于2002年在文章”A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:...

多目标进化算法(MOEA)概述

多目标进化算法系列1. 多目标进化算法(MOEA)概述2. 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿3. 多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较4. 多目标进化算法-约束问题的处理方法对于大多数多目标优化问题,其各个目标往往是相互冲突的,因此不可能使得所有的目标同时达到最优,而是一组各个目标值所折衷的解集,称之为Pareto最优集。以下为一些基本定义(...

到底了